Penjadwalan mata kuliah merupakan pekerjaan rutin yang selalu dilakukan setiap institusipendidikan pada awal semester. Penjadwalan tersebut menjadi sebuah pekerjaan yang rumitdikarenakan persoalan penjadwalan merupakan masalah kombinatorial yang memiliki batasanbatasanyang harus dipenuhi. Batasan tersebut terbagi ke dalam batasan mutlak yang harusdipenuhi seperti ketersediaan ruang kelas dan kapasistasnya, ketersediaan dosen, serta mahasiswadan batasan lunak seperti preferensi dosen dalam memilih waktu mengajar. Solusi terbaik daripersoalan penjadwalan tersebut adalah sebuah jadwal yang mampu mengoptimalkan penggunaanberbagai sumber daya pembelajaran seperti ruang kelas, pengajar/dosen, mahasiswa danmemenuhi peraturan yang berlaku pada sebuah kurikulum. Pada penelitian ini dirancang sebuahmodel penjadwalan mata kuliah secara otomatis berbasis algoritma Particle Swarm Optimization(PSO). Model penjadwalan otomatis ini bertujuan menghasilkan jadwal yang memenuhi semuabatasan mutlak dan meminimalkan total aktivasi batasan lunak berupa preferensi dosen. Kandidatsolusi berupa partikel pada algoritma PSO, merepresentasikan posisi sebuah mata kuliah padasuatu tabel jadwal. Setiap kondidat solusi memiliki nilai biaya yang merupakan jumlah dariaktivasi batasan mutlak dan batasan lunak. Populasi partikel dibangkitkan di awal iterasi danpada setiap iterasi, partikel-partikel tersebut memperbaiki posisinya menuju posisi terbaik, yaituposisi optimum sebuah mata kuliah pada tabel jadwal. Proses ini dilakukan untuk setiap matakuliah yang akan dijadwalkan, sehingga diperoleh sebuah jadwal yang utuh. Berdasarkan hasilpercobaan, model penjadwalan mata kuliah berbasis algoritma PSO dapat melakukan tugaspenjadwalan secara otomatis dan menghasilkan solusi yang memenuhi semua batasan mutlak danmeminimalkan aktivasi batasan lunak. Dengan menggunakan model penjadwalan berbasis PSO,proses penjadwalan menjadi lebih cepat dibandingkan proses penjadwalan manual.